【摘 要】
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在群体支持系统（GroupSupportSystems，GSS）的环境下，群体能够在很短时间内产生大量研讨文本，远远超过了人们对信息处理的能力。因此，迫切需要一种能够自动分析和处理群体研讨文本的
【机 构】
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华东理工大学商学院,上海交通大学安泰经济与管理学院,上海电力学院
【基金项目】
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国家自然科学基金重大资助项目(70533030),国家自然科学基金青年科学基金资助项目(71001038)
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在群体支持系统（GroupSupportSystems，GSS）的环境下，群体能够在很短时间内产生大量研讨文本，远远超过了人们对信息处理的能力。因此，迫切需要一种能够自动分析和处理群体研讨文本的方法，言语行为分类就是这类方法中有可能实现并且具有应用价值的一个。在分析Zeno研讨模型的基础上，提出了适合群体研讨语料的言语行为分类体系。采用基于转换学习的办法，通过引入多阶段转换学习的概念，初步解决了群体研讨文本言语行为分类的问题，并且在议题类别和一些表达主张的类别（如支持和反对）上取得了较好的识别效果。研究群
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